Ba nội dung chính được thực hiện trong bước nghiên cứu chính thức này: (1) phân tích nhân tố khẳng định (CFA), (2) mô hình lý thuyết nghiên cứu được kiểm định bằng phân tích SEM và (3) kiểm chứng các ước lượng bằng kiểm định Bootstrap.
đo: độ tin cậy tổng hợp, phương sai trích, tính đơn hướng, hội tụ và phân biệt. Khi phân tích CFA đạt kết quả tốt, bước tiếp theo là kiểm định những giả thuyết được đề nghị trong mô hình lý thuyết bằng SEM.
(1) Đo lường tính đơn hướng
Theo Hair và cộng sự (2010), mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau. Để đo lường mức độ phù hợp với thông tin thị trường, người ta thường sử dụng: Chi- square (CMIN), Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp tốt (GFI Good of Fitness Index); chỉ số thích hợp so sánh (CFI- Comparative Fit Index); chỉ số Tucker và Lewis (TLI-Tucker và Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường nếu kiểm định Chi-square có P-value >0.05; CMIN/df =< 2, một số trường hợp CMIN/df có thể =< 3; GFI, TLI, CFI >= 0.9; và RMSEA =<0.08. Tuy nhiên, theo quan điểm gần đây của các nhà nghiên cứu thì GFI vẫn có thể chấp nhận được khi nhỏ hơn 0.9 (Hair và cộng sự, 2010).
(2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua: (1) hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability); (2) tổng phương sai trích (variance extracted) và (3) Cronbach’s alpha. Độ tin cậy tổng hợp (ρc) và tổng phương sai trích (ρvc) được tính theo công thức sau:
= ∑
∑ ∑ và = ∑
∑ ∑
Trong đó, λi là trọng số chuNn hóa của biến quan sát thứ i, (1 - λi2) là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i và p là số biến quan sát của thang đo. Phương sai trích là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm Nn. Theo Hair và cộng sự (2010), phương sai trích của mỗi khái niệm nên vượt quá 0.5. Một vấn đề quan trọng khác cần quan tâm trong CFA là độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát đo
lường một khái niệm (nhân tố). Thông thường, người ta ứng dụng hệ số Cronbach’s alpha, vì hệ số này đo lường tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát trong một thang đo. Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha được trình bày ở Mục 3.3.3.
(3) Giá trị hội tụ
Thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuNn hóa của các thang đo đều cao (>0.5) và có ý nghĩa thống kê (p < 0.05) (Anderson và Gebring, 1988).
(4) Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt cũng là một tính chất quan trọng của đo lường. Giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lường (Steenkamp và Trijp, 1991). Có hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt: (1) kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong một khái niệm thuộc mô hình (within construct); (2) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt (across-construct), tức là kiểm định mô hình đo lường tới hạn (saturated model), là mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Giá trị phân biệt đạt được khi: Tương quan giữa hai thành phần của khái niệm (within construct) hoặc hai khái niệm (across-construct) thực sự khác biệt so với 1. Khi các yêu cầu được đáp ứng tốt, kết luận mô hình đạt được độ phù hợp với dữ liệu thị trường.